Heti 7 óra pazarlás SharePointben: Hogyan hagyhatja abba csapata a már létező információk keresését a felügyelt mesterséges intelligencia segítségével?

Az adattemetőből az aranybánya: Hogyan válik a SharePoint a felügyelt mesterséges intelligenciával a vállalat intelligens agyává

Tudásmenedzsment a mesterséges intelligencia korában: a passzív tárolástól az intelligens vállalati infrastruktúráig

Az információszabadság illúziója – Miért maradnak a szervezetek stratégiailag vakok a bőséges adatmennyiség ellenére?

A modern üzleti környezet alapvető paradoxonként jelenik meg. A szervezetek exponenciálisan hatalmas mennyiségű adattal és dokumentummal rendelkeznek, mégis ez a bőség szisztematikusan stratégiai szűk keresztmetszetekké alakul. Az információ túlterhelés már nem az információtechnológia periférikus problémája, hanem a hatékonyság központi akadálya, amely mérhetően rontja a vállalatok gazdasági teljesítményét. Az alkalmazottak naponta pazarolják a munkaidejüket olyan információk keresésére, amelyek már léteznek valahol a vállalat digitális archívumában. Ez a valóság nem a nem elegendő tárolókapacitás következménye, hanem egy alapvető architekturális gyengeség kifejeződése: a hagyományos tudásmenedzsment rendszerek statikusak, reaktívak és kognitívan képtelenek intelligensen kezelni a kollektív vállalati memóriát.

Ennek a hatékonyságvesztésnek a gazdasági hatása jelentős. Empirikus tanulmányok azt mutatják, hogy az alkalmazottak átlagosan heti öt-hét órát töltenek meglévő információk felkutatásával vagy akaratlanul új információk létrehozásával. Egy 500 alkalmazottat foglalkoztató vállalat esetében ez heti 2500-3500 munkaóra termelékenységkiesést jelent. Egy pénzügyi évre extrapolálva ez 130 000 és 180 000 munkaóra közötti termelékenységi hiányt jelent. Ezt nem puszta időpocsékolásnak, hanem közvetlen erőforrás-veszteségnek kell értelmezni, amely negatívan befolyásolja a vállalat profitmarzsát.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia rendszerek Microsoft 365 ökoszisztémába való integrációja drámaian felgyorsítja az adatmennyiséget. Mivel naponta közel kétmilliárd új dokumentumot integrálnak a Copilot által támogatott Microsoft 365 példányokba, ez a kihívás nemcsak mennyiségileg növekszik, hanem új minőségi problémákat is teremt. A szervezetek a következő kritikus kérdéssel szembesülnek: Hogyan tudnak a mesterséges intelligencia rendszerek hatékonyan hozzáférni és felhasználni a vállalati információkat, ha az információs architektúra kaotikus, töredezett és fogalmilag rendezetlen?

A válasz nem a meglévő rendszerek további optimalizálásában rejlik, hanem egy alapvető architektúrális átalakításban. A megoldás neve SharePoint Knowledge Agent, és egy új típusú vállalati szoftvert képvisel: az intelligensen működő tudásalapú operációs rendszert.

A strukturális átalakulás: a SharePoint, mint intelligens tudásplatform

A Microsoft már nem passzív dokumentumkezelő rendszerként, hanem a vállalati kommunikáció és a tudásfelhasználás aktív intelligencia rétegeként tekint a SharePointra. Ez az átalakulás nem csupán a meglévő funkciók fokozatos fejlesztése, hanem a dokumentumplatform modern vállalati architektúrában betöltött szerepének alapvető újraértékelése.

A SharePoint Tudásügynökség modern nyelvi modelleket és gépi tanulást használ nemcsak a vállalati tartalmak tárolására, hanem azok aktív elemzésére, strukturálására és optimalizálására is a különböző felhasználási forgatókönyvekhez. A technológia nagyméretű nyelvi modelleket használ, amelyek képesek szemantikailag megérteni a dokumentumok tartalmát, és automatikusan strukturált metaadatokat generálni. Ez konkrétan azt jelenti, hogy egy dokumentumot nem egyszerűen egy mappában tárolnak; ehelyett a tartalmát elemzik, kinyerik a kulcsfogalmakat, azonosítják a kontextuális kapcsolatokat, és automatikusan alkalmazzák a releváns kategorizálásokat.

Ez az automatizált tartalomosztályozás messzemenő következményekkel jár az üzleti hatékonyság szempontjából. Amikor egy HR-osztály feltölt egy új szabályzatdokumentumot, a Tudásközpontú Ügynök nemcsak elemzi a szöveget, hanem automatikusan azonosítja a releváns kategóriákat, például a hatókört, a hatálybalépés dátumát, a jóváhagyási állapotot és a tartalmi kulcsszavakat. A rendszer ennek megfelelően címkézi a dokumentumot, és ezeket a metaadatokat elérhetővé teszi a keresési és lekérdezési funkciók számára. Ennek eredményeként az információk nemcsak tárolódnak, hanem aktívan elő is készülnek az újrafelhasználásra és a gépi feldolgozásra.

Ennek a megközelítésnek egy különösen innovatív aspektusa a könyvtári szervezés elvonatkoztatása a manuális adminisztratív feladatoktól. A Tudásközpontú Ügynök automatikusan javasolhat új oszlopokat, iktatási szabályokat hozhat létre, és egyéni nézeteket generálhat, amelyek intelligens kritériumok szerint szűrik és rendezik a dokumentumokat. Ez nemcsak a metaadat-kezelés adminisztratív terheit szünteti meg, hanem olyan szervezeti dinamikát is létrehoz, amely alkalmazkodik a változó üzleti igényekhez.

Az IT-irányításra gyakorolt ​​​​következményeknek jelentős hatásai vannak. A hagyományos tudásmenedzsment rendszerek a digitális hanyatlás problémájától szenvednek. A dokumentumok elveszítik relevanciájukat, már nem frissülnek, és a rendszerek összekapcsolása sehová sem vezet. Egy aktív tudásmenedzsment rendszer, amely tudásügynök-képességekkel rendelkezik, proaktívan azonosítja ezeket a problémákat. A rendszer automatikusan képes észlelni a hibás hiperhivatkozásokat, megjelölni a régóta nem frissített tartalmat, és figyelmeztetni az adminisztrátorokat azokra az információkra, amelyek elavult vagy ellentmondásos állításokat tartalmazhatnak.

Tudásartikuláció automatizálása: GYIK generálása mint metaproduktivitás-szorzó

A mesterséges intelligenciával támogatott tudásmenedzsment platform egyik különösen praktikus aspektusa a Gyakran Ismételt Kérdések automatizált létrehozása. Ez a funkcionális modul jelentős áttörést jelent a tudásterjesztés demokratizálásában a szervezeteken belül.

Hagyományos esetekben az átfogó GYIK dokumentumok létrehozása munkaigényes folyamat. A tartalomkezelőnek gondosan át kell tekintenie az eredeti dokumentumokat, előre kell látnia a felhasználók kérdéseit, és pontos, könnyen érthető válaszokat kell megfogalmaznia. Ez a folyamat időigényes, és az emberi kogníció, valamint a nézőpontbeli torzítások korlátozzák.

A mesterséges intelligencia által vezérelt GYIK webes rész alapvetően átalakítja ezt a dinamikát. A szerző kiválaszthat egy vagy több forrásdokumentumot, és utasíthatja a rendszert, hogy automatikusan generáljon egy GYIK struktúrát. A folyamat egy háromlépcsős architektúrát követ: Először a forrásdokumentumok kerülnek kiválasztásra, amelyek például Word-fájlokból, PowerPoint-bemutatókból, PDF-ekből, ciklusjegyzetekből vagy értekezlet-átiratokból állhatnak. A második lépésben a szerző meghatározza a tartalmi kontextust, például azt, hogy a GYIK egy eseményhez, egy szabályzathoz, egy termékhez vagy más fogalmi területhez kapcsolódik-e. A harmadik lépésben a tudáságens automatikusan kategóriákat, releváns kérdéseket és értelmes válaszokat generál.

A funkcionalitás vállalkozások számára elfogadhatóvá tételének kritikus eleme az emberi kontroll és minőségbiztosítás megtartása. Az automatikusan generált GYIK nem jelenik meg azonnal, hanem a szerzőhöz kerül felülvizsgálatra, módosításra és validálásra. Ez egy hibrid munkafolyamatot hoz létre, amelyben a strukturálási munka ismétlődő, kognitív terhe a mesterséges intelligencia rendszerre hárul, míg a minőségbiztosítás és a kontextus validálása továbbra is emberi szakértők feladata marad.

Ennek az automatizálásnak a gazdasági vonatkozásai jelentősen eltérnek a szervezet típusától függően. Egy nagy pénzügyi szolgáltató szervezetnél a megfelelőségi dokumentációhoz, a termékirányelvekhez és a belső folyamatirányelvekhöz kapcsolódó GYIK létrehozásának automatizálása negyedévente több száz órát takaríthat meg. Egy szoftvercég kihasználhatja ezt a funkciót a belső érdekelt felek és a külső partnerek számára releváns dokumentáció automatikus előállítására.

A rejtett gazdasági előny azonban az információk jobb terjesztésében rejlik. Amikor az alkalmazottak gyorsabban és intuitívabban találnak választ kérdéseikre, csökken a támogató funkciók és a szakértői csoportok terhe. A decentralizált csapatokkal vagy gig munkaerő-struktúrákkal rendelkező szervezetekben ez az önkiszolgáló tudásszerzés jelentős termelékenységnövekedéshez vezethet.

Helyszínspecifikus mesterséges intelligencia: Az általános asszisztenstől a kontextus szakértőjéig

Az általános MI-asszisztensek egyik alapvető problémája a kontextusvakságuk. Egy általános másodpilóta hozzáférhet az összesített Microsoft 365-tartalmakhoz, de nincs mélyreható specializációja egy adott vállalat vagy csapat egyedi információs környezetében. Ez ahhoz a helyzethez vezet, hogy bár a MI-asszisztens technikailag több millió dokumentumhoz férhet hozzá, a válaszai specializálatlanok, kontextustól függetlenek és gyakran nem közvetlenül relevánsak.

A SharePoint webhelyspecifikus ügynökök innovációja célzottan kezeli ezt a problémát. Minden SharePoint webhely saját MI-ügynököt kap, amely kizárólagosan jogosult az adott webhely tartalmának elérésére, és ezt a tartalmat specializált tudásbázisként használja. Ez azt jelenti, hogy az értékesítési osztályon belüli csapatnak saját másodpilóta van, aki az értékesítési szabályzatokra, az ügyfélprofilokra, az üzleti logikára és az értékesítési kézikönyvekre specializálódott. Ezzel egyidejűleg az IT-osztálynak van egy külön ügynöke, aki a műszaki dokumentációra, a rendszerarchitektúrákra és az IT-irányításra specializálódott.

Az eredmény a mesterséges intelligencia által generált válaszok relevanciájának és minőségének drámai növekedése. Az értékesítési ügynökök már nem tudnak egyszerűen általános információkkal válaszolni az olyan kérdésekre, mint például a „Milyen kedvezményszintek vonatkoznak a nagyvállalatokra?”, hanem az értékesítési dokumentumokban tárolt pontos, naprakész vállalati irányelvek alapján. Ez nemcsak az információk minőségét javítja, hanem kiküszöböli az elavult vagy helytelen információk miatti megfelelőségi jogsértések kockázatát is.

A helyspecifikus ügynökök megvalósítása azonban kifinomult biztonsági architektúrákat igényel. A Microsoft ezt egy többtényezős hitelesítési és engedélyezési stratégiával kezeli. A platform identitás-áteresztést és saját nevében történő hitelesítést használ annak biztosítására, hogy a mesterséges intelligencia ügynöke csak akkor kérjen le dokumentumokat és információkat, ha a kérő felhasználó rendelkezik a megfelelő hozzáférési jogokkal. Ez egy technikai megoldás egy összetett problémára: hogyan lehet a mesterséges intelligencia ügynökeit átfogó tudásbázissal felruházni a biztonsági vagy megfelelőségi követelmények veszélyeztetése nélkül.

Ennek a hozzáférés-vezérlésnek a részletessége figyelemre méltó. A rendszergazdák nemcsak a webhelyek szintjén, hanem a dokumentumkönyvtárak és a listák szintjén is engedélyezhetik vagy tagadhatják meg a hozzáférést. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a bizalmas információkat hozzáférés-vezérlés alatt tartsák, miközben maximalizálják a mesterséges intelligencia rendszerek kognitív képességeit.

Osztályspecifikus termelékenységi multiplikátorok: A gazdasági átalakulás forgatókönyvei

Egy intelligens tudásmenedzsment rendszer elméleti képességei a gyakorlatban a részlegek közötti termelékenységnövekedés révén nyilvánulnak meg. Minden szervezeti egységnek eltérő információigényei, eltérő hozzáférési mintái és eltérő költség-haszon elemzései vannak a mesterséges intelligencia által támogatott automatizálással kapcsolatban.

Az értékesítésben az átalakulás különösen szembetűnő. Az értékesítési szakemberek hagyományosan összetett feladatokkal vannak terhelve: az ügyfélelőzmények kutatásával, a releváns termékinformációk azonosításával, az árképzési és kedvezménypolitikák lekérdezésével, mindezt valós időben, az ügyfél-interakciók során. Egy intelligens SharePoint-ügynök jelentősen felgyorsíthatja ezt a folyamatot. Az értékesítő feltehet az ügynöknek egy kérdést, például: „Milyen termékkombinációkat vásárolt ez az ügyfél korábban, és milyen frissítési lehetőségek állnak rendelkezésre?”, és másodperceken belül tájékozott választ kaphat, az értékesítési előzmények, a termékpolitikák és az ügyfélpreferenciák alapján. Ez órákról percekre csökkenti az ügyfél-megkeresés és a tájékozott ajánlat közötti válaszidőt. A válaszadás sebessége közvetlenül magasabb konverziós arányt, rövidebb értékesítési ciklusokat és jobb ügyfélélményt eredményez.

Egy pénzügyi szolgáltató vállalat például azt tapasztalhatja, hogy az értékesítési hívások átlagos előkészítési ideje 45 percről 15 percre csökken. 100 értékesítővel és átlagosan napi öt-tíz hívás esetén ez napi 3000-6000 perc termelékenységnövekedést eredményezne. Ez napi 90-180 további termelékenységi órát jelent, amelyet további bevételt generáló tevékenységekbe lehetne fektetni.

Az IT-osztály teljesen más mechanizmusokból profitál. Az IT-ben a tudásmenedzsmentet hagyományosan a gyors elavulás és a nagyfokú komplexitás jellemzi. A rendszerarchitektúrák változnak, az új technológiák új dokumentációt igényelnek, és a régi dokumentumokat gyakran nem frissítik időben. Ez ahhoz a helyzethez vezet, hogy az IT-szakemberek gyakran elavult dokumentációval szembesülnek, ami viszont potenciális hibaforrásokat teremt.

Egy intelligens tudásmenedzsment rendszer tudásügynök-funkcióval szisztematikusan kezelheti ezeket a problémákat. Az ügynök automatikusan azonosítja a hibás hiperhivatkozásokat, megjelöli az elavult tartalmat, sőt, akár újabb vagy hasonló dokumentumokra mutató linkeket is javasolhat. Az adminisztrátorok rendszeres automatizált jelentéseket kaphatnak, amelyek megmutatják, hogy mely dokumentációk elavultak vagy már nem használatosak. Ez egy proaktív irányítási modellt hoz létre a reaktív helyett.

Az informatikai előnyök azonban túlmutatnak a karbantartási feladatokon. Az informatikai szakemberek gyorsabban tudnak megoldást találni az összetett technikai problémákra azáltal, hogy intelligens kérdéseket tesznek fel a SharePoint-ügynöknek. Például egy rendszergazda megkérdezheti: „Milyen konfigurációs lépések szükségesek a hibrid felhőinfrastruktúráink közötti biztonságos kapcsolat létrehozásához?”, és nemcsak általános információkat kaphat, hanem a szervezet dokumentált architektúráján és folyamatirányelvein alapuló speciális válaszokat is.

A humánerőforrás osztály számára előnyös a HR-politikákhoz és a folyamatokkal kapcsolatos információkhoz való hozzáférés demokratizálása. Az új alkalmazottak hagyományosan információ túlterheléssel szembesülnek: a szervezeti struktúrákat, a vállalati szabályzatokat, az informatikai rendszereket, a megfelelőségi követelményeket és számos más témát gyorsan meg kell érteni. Egy intelligens HR SharePoint-ügynök jelentősen javíthatja ezt a beilleszkedési folyamatot. Az új alkalmazottak kérdéseket tehetnek fel a vállalati kultúráról, a juttatási szabályzatokról, a megfelelőségi követelményekről és a folyamatokról, és speciális, pontosan a helyzetükre szabott válaszokat kaphatnak.

Ez nemcsak a HR-szakemberek munkaterhelését csökkenti, hanem a beilleszkedési folyamat minőségét is javítja. Tanulmányok kimutatták, hogy a jobb beilleszkedés magasabb alkalmazotti megtartáshoz, gyorsabb termelékenységnövekedéshez és alacsonyabb fluktuációhoz vezet. A gazdasági következmények jelentősek: egy alkalmazott toborzásának és beilleszkedésének átlagos költsége számos iparágban 50 000 és 150 000 euró között mozog. Ha egy intelligens tudásmenedzsment rendszer öt százalékkal csökkenti a fluktuációt, az egy 1000 alkalmazottat foglalkoztató középvállalat számára évi 2,5-7 millió eurós megtakarítást jelent.

A projektmenedzsmentben az intelligens tudásmenedzsment közvetlen termelékenységnövekedést generál a jelentéskészítés automatizálásán keresztül. Egy tipikus forgatókönyv: Egy projektmenedzser hetente két-négy órát tölt állapotjelentések készítésével, megbeszélések jegyzeteiből, feladatlistákból és különféle projektdokumentumokból származó információk összegyűjtésével. Egy mesterséges intelligencia által vezérelt ügynök, aki hozzáféréssel rendelkezik az összes projektre vonatkozó dokumentumhoz, automatikusan generálhatja ezeket a jelentéseket az új dokumentumok és a legutóbbi jelentés óta történt frissítések alapján. Ez projektmenedzserenként heti két-négy órát szabadítana fel.

Egy nagy projekt esetében, öt projektmenedzserrel és átlagosan évi nyolcvanezer eurós fizetéssel, ez évi húsz-negyvenezer eurós értéknövekedést jelent. Egy tipikus projektmenedzseri szerepkörben, ahol tizenkét-tizenöt projektmenedzser dolgozik egy nagy szervezetben, ezek a megtakarítások évi százötvenezer-ezerszáz euróra szorozódnak.

Irányítási komplexitás: az automatizálás és az ellenőrzés között

Az intelligens tudásmenedzsment rendszerek bevezetése összetett irányítási dilemmát jelent a szervezetek számára. Egyrészt az automatizált osztályozás és címkézés jelentős hatékonyságnövekedést kínál. Másrészt fennáll az ellenőrizetlen heterogenitás kockázata, ha a különböző csapatok és részlegek eltérő osztályozási rendszereket dolgoznak ki.

A Microsoft egy formalizált taxonómia-kezelési modellel kezeli ezt a problémát. Ahelyett, hogy a felhasználók eseti metaadatokat rendelhetnének hozzá, egy központi vállalati taxonómiát definiálnak, amely a vállalat információs architektúrájából és üzleti logikájából származik. Ez a taxonómia szolgál ezután az automatizált mesterséges intelligencia általi osztályozás alapjául. A mesterséges intelligencia nem tetszőleges kritériumok, hanem szabványosított, vállalatszintű kategóriák alapján tanulja meg címkézni a dokumentumokat.

Ez az irányítási struktúra kompromisszum. Megszünteti az egyes csapatok rugalmasságát saját osztályozási rendszerek kidolgozásában, de vállalatszintű konzisztenciát és interoperabilitást is teremt. A HR osztályon címkézett dokumentumok ugyanazokkal a kategóriákkal lesznek címkézve, mint az IT osztályon lévő dokumentumok, lehetővé téve a vállalatszintű keresést és lekérdezést.

Azonban vannak technikai korlátok, amelyeket a szervezeteknek figyelembe kell venniük ezen irányítási modellek megvalósításakor. Az automatikus címkézés dokumentumkönyvtáranként legfeljebb öt oszlopot tartalmazhat. A beolvasott PDF dokumentumokat nem rögzíti az automatikus tartalomelemzés, mivel ez nem nyeri ki a szöveget a beolvasott dokumentumokból. A rendszer nem tölti ki automatikusan a meglévő dokumentumokat; az automatizálás csak az új vagy nemrég feltöltött dokumentumokra vonatkozik. Ez azt jelenti, hogy a dokumentumtörténetírás manuális vagy félig automatizált folyamat maradhat.

Ezen korlátozások ellenére a Microsoft hangsúlyozza, hogy a formális irányítás nem korlátozza a termelékenységet, hanem lehetővé teszi a biztonságos és következetes együttműködést. Ez különösen fontos a Microsoft 365 környezetekben, ahol az önkiszolgáló webhelylétrehozás engedélyezett. Központi irányítási szabványok nélkül a szervezetek gyorsan olyan helyzetbe kerülhetnek, ahol több száz vagy ezer webhely létezik heterogén osztályozási rendszerekkel, amelyek nem interoperábilisek egymással.

Integráció a kibővített Microsoft ökoszisztémába: Copilot Studio és Power Platform

A SharePointtel történő intelligens tudásmenedzsmentet nem szabad elszigetelt rendszerként értelmezni, hanem egy integrált ökoszisztéma központi elemeként, amely a Microsoft Copilot Studio, a Power Platform és a továbbfejlesztett mesterséges intelligencia képességeiből áll.

Ebben az architektúrában a SharePoint központi tudásbázisként működik. Míg a Copilot Studio platformot biztosít a mesterséges intelligencia ügynökeinek konfigurálásához és kezeléséhez, a SharePoint adatintegrációs háttérrendszerként szolgál. A Copilot Studio segítségével konfigurált Copilot ügynök a SharePointot használhatja elsődleges tudásbázisként, és más adatforrásokkal is integrálható: CRM-rendszerekkel, ERP-rendszerekkel, HR-rendszerekkel vagy bármilyen más, API-kon vagy csatlakozókon keresztül elérhető adatforrással.

Ennek következménye a vállalati MI-infrastruktúra központosítása. Ahelyett, hogy különböző csapatok különböző MI-eszközöket és -ügynököket valósítanának meg, egy központi irányítási modell jön létre, amelyben az összes MI-ügynököt egy közös platformon keresztül kezelik. Ez csökkenti a bonyolultságot és növeli a konzisztenciát.

A Power Platform az AI Builder képességeivel a bővítés következő szintjét képviseli. Míg a SharePoint és a Copilot Studio kérdés-felelet típusú forgatókönyvekre van optimalizálva, a Power Platform lehetővé teszi az összetettebb üzleti folyamatok automatizálását. Például egy automatizált munkafolyamat a Power Automate-ben konfigurálható úgy, hogy automatikusan műveletek sorozatát indítsa el, amikor egy új HR-irányelv-dokumentumot feltöltenek: a dokumentum elemzésre kerül, az alkalmazottakat relevancia alapján osztályozzák, értesítéseket küldenek, GYIK-eket generálnak, és dokumentálják a változástörténetet.

Kritikus biztonsági szempont annak biztosítása, hogy minden adat biztonságosan maradjon a szervezet vezérlőin belül. A mesterséges intelligencia ügynökei explicit módon hivatkoznak forrásaikra, és pontosan megjelenítik azokat a részeket, amelyeken válaszaik alapulnak. Ez két fontos szemponthoz járul hozzá: először is az átláthatósághoz és a nyomon követhetőséghez (amit a Microsoft „magyarázhatóságnak” nevez), másodszor pedig a megfelelőséghez és az auditnaplóhoz. Amikor egy ügynök választ generál, az auditor nyomon követheti és ellenőrizheti a pontos forrást.

Jövőbeli fejlemények: Többágenses vezénylés és az ágensek kora

A Microsoft a SharePoint és a környező ökoszisztéma hosszú távú fejlesztését nem további fokozatos fejlesztésekként, hanem egy teljesen ügynökalapú korszakba való átmenetként képzeli el. A fejlesztés következő szintje az autonóm ügynököket foglalja magában, amelyek nemcsak a kérésekre válaszolnak, hanem proaktívan és függetlenül összetett üzleti feladatokat hajtanak végre a vállalati adatok és a stratégiai kontextus alapján.

Az átalakító koncepció a többügynökös összehangolás. Ahelyett, hogy egyetlen ügynök végezné az összes feladatot, specializált ügynököket fejlesztenek, amelyek mindegyike különböző funkcionális területekért felelős, és összehangoltan dolgoznak együtt. Egy gyakorlati forgatókönyv így nézhet ki: Egy üzleti elemző arra kéri az elsődleges ügynököt, hogy „Készítsen egy hónap végi jelentést az értékesítési csapat számára”. Ez egy sor műveletet indít el: Az adatügynök lekéri a releváns értékesítési adatokat a Fabricból, elemzi a trendeket, és azonosítja az anomáliákat. A Microsoft 365 ügynök ezen információk alapján dokumentumokat és prezentációkat hoz létre. Az Azure AI ügynök automatikusan ütemezi a találkozókat a releváns érdekelt felekkel. A munkafolyamat-ügynök koordinálja ezeket a tevékenységeket, és biztosítja, hogy a megfelelő sorrendben hajtsák végre őket.

Ez alapvető változást jelent a mesterséges intelligencia üzleti alkalmazásában. Míg a mai mesterséges intelligencia elsősorban az emberi döntéshozók segítőjeként működik, a jövő mesterséges intelligenciája autonómabban fog működni. Ez jelentős termelékenységi potenciált és új irányítási kihívásokat is jelent.

A menedzselt mesterséges intelligencia megoldások gazdasági racionalitása

Arra a kérdésre, hogy miért ideális a mesterséges intelligencia által támogatott tudásmenedzsment a SharePoint segítségével egy felügyelt mesterséges intelligencia által támogatott megoldáshoz, számos gazdasági és működési szempontból lehet válaszolni.

Először is, ez egy nagy komplexitású terület, amely nagyfokú specializációt igényel. Egy intelligens tudásmenedzsment rendszer megvalósításához nemcsak a SharePoint, a Microsoft 365 és a mesterséges intelligencia technológiák technikai ismerete szükséges, hanem az információarchitektúra, az irányítási modellek, a biztonsági architektúra és a változásmenedzsment mélyreható ismerete is. A legtöbb közepes méretű, sőt sok nagy szervezet sem rendelkezik a megfelelő belső szakértelemmel ahhoz, hogy egy ilyen rendszert a nulláról tervezzen és valósítson meg.

Másodszor, ez egy folyamatosan fejlődő terület, és frissítésekre van szükség. A Microsoft rendszeresen ad ki új funkciókat és képességeket a SharePointhez és a kapcsolódó platformokhoz. Egy olyan szervezetnek, amely ezeket a rendszereket belsőleg kezeli, folyamatosan frissítenie kell szakértelmét és értékelnie kell az új funkciókat. Ez leköti a belső erőforrásokat, amelyeket más területeken produktívabban lehetne felhasználni.

Harmadszor, ez egy jelentős kockázatokkal járó terület, ha helytelenül valósítják meg. Ha az irányítási modell rosszul van konfigurálva, az biztonsági problémákhoz, megfelelőségi szabálysértésekhez vagy adatvédelmi incidensekhez vezethet. Ha a taxonómiai struktúra nincs jól átgondolva, akkor egy olyan rendszer is megvalósítható, amely jobban néz ki, de nem hoz valódi termelékenységi növekedést. Egy tapasztalt menedzselt MI-szolgáltató szisztematikusan minimalizálhatja ezeket a kockázatokat a bevált legjobb gyakorlatok és megvalósítási módszertanok révén.

Negyedszer, ez egy olyan terület, ahol a megtérülés (ROI) nagymértékben függ a megvalósítás minőségétől. Az elméleti termelékenységnövekedés jelentős lehet, de ezek nem valósulnak meg automatikusan. Jól megtervezett változásmenedzsmentet, átgondolt képzési stratégiát és jól strukturált bevezetési kampányt igényelnek. Egy menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltató, amely szakértelemmel rendelkezik ezeken a területeken, jelentősen növelheti a sikeres bevezetést és a megtérülést (ROI).

Ötödször, ez egy olyan terület, ahol a folyamatos optimalizálás elengedhetetlen. A kezdeti bevezetés után a szervezetek gyorsan felfedezik, hogy bizonyos irányítási modellek jól működnek, míg másokat ki kell igazítani. A taxonómiát finomítják, új ügynököket konfigurálnak, és új használati eseteket azonosítanak. Egy felügyelt MI-szolgáltató elvégezheti ezt a folyamatos optimalizálást, miközben a belső informatikai szervezet más stratégiai prioritásokra összpontosít.

A menedzselt mesterséges intelligencia átalakításának üzleti modellje

Egy SharePointtel végzett intelligens tudásmenedzsmenthez használt felügyelt mesterséges intelligencia alapú megoldás jellemzően egy olyan üzleti modellt követ, amely különböző fázisokat és szolgáltatási komponenseket foglal magában.

Az első fázis az értékelési és stratégiai fázis. Egy tapasztalt szolgáltató átfogó értékelést végez a jelenlegi tudásmenedzsment környezetről, azonosítja a gyenge pontokat és a hatékonyság hiányosságait, és kidolgoz egy stratégiai megvalósítási tervet. Ez két-négy hétig is eltarthat, és jellemzően magában foglalja a különböző érdekelt felekkel folytatott interjúkat, a jelenlegi folyamatok dokumentálását, valamint a gyorsan sikeres forgatókönyvek és a hosszabb távú stratégiai kezdeményezések azonosítását.

A második fázis a tervezési és kivitelezési fázis. A szolgáltató kidolgoz egy részletes műszaki tervdokumentumot, amely meghatározza a taxonómiai struktúrát, a biztonsági és irányítási modelleket, az integrációs architektúrát és a megvalósítási ütemtervet. Ez magában foglalja a kockázatelemzést és a kockázatcsökkentési stratégiákat is.

A harmadik fázis a megvalósítás. A szolgáltató konfigurálja a SharePointot, megvalósítja a taxonómiai struktúrát, beállítja az irányítási szabályzatokat, betanítja a kulcsfontosságú felhasználókat és rendszergazdákat, valamint migrálja vagy konvertálja a meglévő tartalmat. Ez a fázis két-hat hónapig is eltarthat, a szervezet méretétől és összetettségétől függően.

A negyedik fázis az adaptáció és a változásmenedzsment. A szolgáltató támogatja a kommunikációt, a képzést és az engedélyezést a különböző részlegek között az új rendszer magas szintű adaptációjának biztosítása érdekében. Ez magában foglalhatja a webináriumokat, a dokumentációt, a legjobb gyakorlatokat ismertető útmutatókat és a folyamatos támogatást.

Az ötödik fázis a folyamatos támogatás és optimalizálás. A szolgáltató folyamatos technikai támogatást nyújt, segítséget nyújt az új funkciók és ügynökök konfigurálásában, figyelemmel kíséri az adaptációt és a befektetés megtérülését (ROI), valamint támogatja a folyamatos optimalizálást a tanulságok és a változó üzleti követelmények alapján.

Költség szempontjából a menedzselt mesterséges intelligencia megoldás egy olyan modell, amely lehetővé teszi a szervezetek számára az összköltségek csökkentését és a pénzügyi terhek megosztását. Ahelyett, hogy egy nagy tőkekiadási (CapEx) költségvetést egy belső megvalósításra különítenének el, majd folyamatos működési költségeket (OpEx) viselnének a belső erőforrásokért, a szervezet létrehozhat egy olyan modellt egy szolgáltatóval, amely például egy kezdeti megvalósítási díjból és egy ismétlődő kezelési díjból áll. Ez nagyobb pénzügyi rugalmasságot és kiszámíthatóságot kínál.

A kockázatátadás szempontjából a menedzselt MI-szolgáltató felelős a megvalósítás minőségéért és a kezdeményezés sikeréért. Ez ösztönzőket teremt a szolgáltató számára a magas színvonalú megvalósítás biztosítására, valamint a bevezetést és a befektetés megtérülését támogató sikeres támogatásra.

A konkrét értékteremtés: Az elmélettől a számszerűsítésig

Ennek a megoldásnak a gazdasági vonzerejét végső soron az általa létrehozott érték konkrét számszerűsítése határozza meg. Bár az elméleti termelékenységnövekedés jelentős, azt a gyakorlatban kell mérni és validálni.

Egy 500 alkalmazottat foglalkoztató középvállalatnál, ahol az átlagos alkalmazott hetente öt órát tölt információkereséssel, elméletileg 30-40 százalékos termelékenységnövekedési potenciál rejlik a bevezetett automatizálás és a jobb tudásalapú navigáció révén. 60 000 eurós átlagos éves fizetéssel és 1,3-as rezsiszorral ez évi 180-240 millió eurós értéknövekedést jelentene. Még ha ezen elméleti haszon gyakorlati realizációja csak 50 százalékos is, az akkor is 90-120 millió euró éves hozzáadott értéket eredményezne.

Egy tízezer alkalmazottal rendelkező nagyvállalat ennek megfelelően sokkal magasabb abszolút számokat érhet el, bár százalékos értelemben kisebb profitot realizálhat, mivel az ilyen szervezetek jellemzően már kifinomultabb tudásmenedzsment rendszerekkel rendelkeznek.

Egy menedzselt mesterséges intelligencia megoldás költsége a szervezet méretétől, a megvalósítási projekt összetettségétől és ambíciójától függ. Egy közepes méretű megvalósítás 130 000 és 300 000 euró között mozoghat, míg egy nagyobb vállalati megvalósítás 2 és 5 millió euró között mozoghat. Ha az éves hozzáadott érték 120 millió euró vagy annál magasabb, a projekt nagyon vonzó megtérülési mutatóval rendelkezik, hat-huszonnégy hónapos megtérülési idővel.

A stratégiai pozíció a versenyhelyzetben

A mesterséges intelligencia által támogatott tudásmenedzsment bevezetése nemcsak belső optimalizálási kezdeményezés, hanem stratégiai versenyelőny is. Azok a szervezetek, amelyek korán bevezetik az intelligens tudásmenedzsment rendszereket, jelentős hatékonyság- és minőségjavulást érhetnek el, mielőtt versenytársaik ezt megtennék.

Ez különösen releváns a tudásmunkát igénylő iparágakban, mint például a pénzügyi szolgáltatások, a tanácsadás, a gyógyszeripar és a szoftverfejlesztés. Ezekben az iparágakban a vállalati memóriához való hozzáférés és annak felhasználása kritikus sikertényező. Azok a szervezetek, amelyek intézményesítik és automatizálják a tudásmenedzsmentet, gyorsabban tudnak döntéseket hozni, gyorsabban tudnak innoválni, és gyorsabban tudnak reagálni a piaci változásokra.

A tehetségek megszerzése és megtartásának szempontjából az intelligens tudásmenedzsment rendszerek szintén jelentős megkülönböztető tényezőt jelenthetnek. A magasan képzett tudásmunkások azokat a munkaadókat részesítik előnyben, akik modern technológiai infrastruktúrával és olyan eszközökkel rendelkeznek, amelyek maximalizálják a termelékenységüket. Egy intelligens MI-asszisztensekkel és modern tudásmenedzsmenttel rendelkező vállalat vonzóbb lesz a tehetségek számára, mint egy hagyományos rendszerekkel rendelkező vállalat.

Az elkerülhetetlen átalakulás

A tudásmenedzsment passzív adattárakról intelligens, aktív platformokra való átalakulása már nem opcionális optimalizálási kezdeményezés, hanem stratégiai szükségszerűség. Az exponenciálisan növekvő adatmennyiség, a fejlett mesterséges intelligencia technológiák elérhetősége és a termelékenység javítására irányuló gazdasági nyomás együttesen olyan környezetet teremt, amelyben a szervezeteknek nincs más választásuk, mint modernizálni és mesterséges intelligencia által vezérelni tudásmenedzsment rendszereiket.

Ebben az összefüggésben egy menedzselt mesterséges intelligencia megoldás gyorsított, kockázatmentes és optimalizált megvalósítási utat kínál. Ahelyett, hogy a szervezetek évekig tartó belső kísérletezést végeznének és a hibák miatt magas költségeket viselnének el, együttműködhetnek egy tapasztalt szolgáltatóval a bevált legjobb gyakorlatok gyorsabb megvalósítása érdekében.

Ebben a korszakban nem azok lesznek a nyertesek, akik a legjobb technológiával rendelkeznek, hanem azok, akik a legintelligensebben használják azt. Az intelligens tudásmenedzsmenthez használt menedzselt mesterséges intelligencia megoldások kulcsfontosságú elemei ennek az új versenydinamikának.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• Felügyelt AI platform

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

 

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni